ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ
ਅੰਤਮ ਖਰੀਦਦਾਰ ਗਾਈਡ 2023
ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ AI/ML ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਪਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਵੀ ਹੋਣਗੇ। ਤੁਹਾਡੇ AI ਅਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ - ਇਸ ਲਈ ਜੋ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਟੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ!
ਤੁਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੇ ਹੋ
ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ?
ਇਹ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਨੇਤਾ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਆਪਣਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI/ML ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਲਈ ਰੋਡਮੈਪ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ / ਲੇਬਲਿੰਗ ਖਰੀਦਦਾਰ ਗਾਈਡ ਪੜ੍ਹੋ, ਜਾਂ ਇੱਕ PDF ਸੰਸਕਰਣ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ
ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਇਹ ਗਾਈਡ ਉਹਨਾਂ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਅਤੇ AI ਅਤੇ ML ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਟ ਅਤੇ ਬੋਲਟ ਵੱਲ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮੋੜਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਇਹ ਲੇਖ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਉਂ ਅਟੱਲ ਹੈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪਹੁੰਚਣ ਵੇਲੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਓ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਦੇਵੇਗੀ।
ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ.
ਤੁਹਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਜਿਹੜੇ ਲੇਖ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਤੇਜ਼ ਉਪਾਅ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਮਿਲਣਗੇ:
- ਸਮਝੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣੋ
- ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣੋ
- ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
- ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵੀ ਸੂਝ
ਇਹ ਗਾਈਡ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ?
ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਗਾਈਡ ਇਸ ਲਈ ਹੈ:
- ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੇ ਉੱਦਮੀ ਅਤੇ ਇਕੱਲੇ ਵਪਾਰੀ ਜੋ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ
- AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ ਜੋ ਆਪਣੇ AI ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਜਾਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ
- ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਜੋ AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੈਗਿੰਗ ਜਾਂ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਖੁਦ: ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਮੂਲ ਆਧਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ, ਸਿੱਧੀ ਮਨੁੱਖੀ ਮਦਦ ਜਾਂ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਵਾਂਗ, ਵਧੇਰੇ ਅਭਿਆਸ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਨੌਕਰੀ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ "ਅਭਿਆਸ" ਵਧੇਰੇ (ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ) ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਿਜੀਟਲ ਨਿਊਰੋਨਸ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਮੈਪ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿਗਨਲ ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਕੰਮ।
ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਕੇਸ-ਦਰ-ਕੇਸ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲੇਬਲਬੱਧ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਮੋੜਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡੇਟਾ ਇਨਪੁੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈਟਅਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਨਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਛਾਂਟਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਖੋਜ ਹੈ ਅਤੇ "ਮੁੱਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ" ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ - ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸੋਚਣਾ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ AI/ML ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ "ਸਾਫ਼" ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਜੋ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲ ML ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਲਗਭਗ 95% ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸਾਰੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫੀਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਹੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਟੈਗਿੰਗ ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ/ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਟੈਗ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਹਨ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਚਿੱਤਰ, ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ, ਵੀਡੀਓ ਫੁਟੇਜ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵੀ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ML ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਉਸਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਜਾਂ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੈ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧੇਗਾ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਟੱਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਨ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਓਨੀ ਜਲਦੀ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਸਾਨੂੰ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਪਵੇ, ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਗਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, NLP (ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ), ਸੈਂਸਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਹਰ ਸਕਿੰਟ ਸਟੀਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਧੱਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਨੇੜੇ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਰੁਕਾਵਟ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਾਰ, ਇੱਕ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ, ਇੱਕ ਜਾਨਵਰ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਰੋਡ ਬਲਾਕ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਅਣਚਾਹੇ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਚਾਹੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਰਵੋਤਮ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੂਰਖ-ਪਰੂਫ਼ ਮਾਡਲ ਮਿਲੇਗਾ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਅਸੀਂ ਇਸ ਤੱਥ ਲਈ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਸਟੀਕ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਵੀ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਨੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ?
ਇਹ ਸਭ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਕਾਸ ਅਧੀਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੌਲਯੂਮ ਦੇ ਬਾਅਦ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿਰਫ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਿਊਲ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੁੱਤੇ, ਇੱਕ ਨਾਮ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਫੁੱਟਪਾਥ ਤੋਂ ਸੜਕ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਹਰ ਚਿੱਤਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ, ਮਾਨਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ VS ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪਤਲੀ ਲਾਈਨ ਫਰਕ ਹੈ, ਸਮੱਗਰੀ ਟੈਗਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਅਤੇ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਜੋ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਐਮਐਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਬਦਲੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
| ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ | ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ |
|---|---|
| ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਹ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ | ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ/ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜੋੜਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਸਮਾਂ (ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ) |
| ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲੋੜ ਹੈ | ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ |
| ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ | ਲੇਬਲਿੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕੇ |
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦਾ ਉਭਾਰ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨਾ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਨੁੱਖ "ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ" ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਜਾਣ ਲਈ ਕੁਝ. ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ShaipCloud ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡਾਟਾ ਯੂਨਿਟਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਜਾਣਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ ਸਿੱਖਣ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਘੱਟ ਜਾਂ ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰਲ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ 'ਫਲਾਂ ਦੀ ਟੋਕਰੀ' ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੇਬ, ਕੇਲੇ ਅਤੇ ਅੰਗੂਰਾਂ ਨੂੰ ਤਰਕਪੂਰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਛਾਂਟਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਹੈ।
ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਤੀਜੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੇਬ, ਕੇਲੇ ਅਤੇ ਅੰਗੂਰ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਟੈਸਟ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ - ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੇਬ, ਅੰਗੂਰ ਅਤੇ ਕੇਲੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ - ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲਾਲ, ਗੋਲ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪੀਲੀਆਂ, ਲੰਬੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਹਰੇ, ਗੁੱਛੇ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਤੋਂ ਛਾਂਟਣਾ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਮੁੱਖ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ। ਹਾਂ, ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ। ਇਸ ਸਭ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਹੋਰ ਵਿਕਾਸ ਡਾਲਰ ਅਤੇ ਅਗਾਊਂ ਸਰੋਤ - ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਏ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਹਨ। ਅਕਸਰ ਨਹੀਂ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਘੱਟ ਅਗਾਊਂ ਵਿਕਾਸ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ AI ਜਾਂ ML ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀ ਸਮਰੱਥ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਮਾਰਕੀਟ ਲਈ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਖੋਜ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਆਓ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ।
ਦੁਬਾਰਾ, ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗਾਈਡ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ - ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਦੀ AI ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰ ਜਾਂ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਫਿਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਜਨੀਅਰਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ/ਐਮਐਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ "ਹਿਊਮਨ ਇਨ ਦਿ ਲੂਪ" ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ (HITL) AI ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੋਰਚਿਆਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ - ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ HITL ਦੇ ਅਮਲ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ/ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕੀ ਹੈ?
ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੋਰਟਲ ਹੈ ਜੋ ਮਾਹਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ, ਟੈਗ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪੁਲ ਜਾਂ ਮਾਧਿਅਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਆਖਰਕਾਰ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣਗੇ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਇੱਕ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮ, ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਵਿਕਰੇਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੁਝ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਕਸਟਮ-ਬਿਲਟ ਹਨ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਫ੍ਰੀਵੇਅਰ ਜਾਂ ਓਪਨਸੋਰਸ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਾਸ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ ਆਦਿ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੂਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਲਈ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਜਾਂ ਬਹੁਭੁਜ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਕਲਪ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਰ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰੋ
ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰੇਗਾ।
ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ, ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ) ਲਈ ਸਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਿਆਉਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਖਾਸ, ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ, ਲੇਬਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਬਿਹਤਰ nlp ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੈ। ਇਹ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਮਿਆਂ ਲਈ ਵਰਕਫਲੋ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਆਨ-ਬੋਰਡਿੰਗ ਬਾਰੇ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਸਹੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਡੈਲੀਗੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ।
AI/ML ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਮਰਥਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਇਹ ਇੱਕ ਛਤਰੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ, ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਦੇਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਹੋਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਆਉ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚੀਏ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਆਖਿਆ
ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਨੱਕ ਤੋਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਭਰਵੀਆਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪਲਕਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਜੋ ਫਿਲਟਰ ਤੁਸੀਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਸ਼ਕਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਕਿੰਨੇ ਵੀ ਨੇੜੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਡਿਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਰੋਬੋਟਿਕ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ AI ਮਾਹਰ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਵਜੋਂ ਸੁਰਖੀਆਂ, ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੀਵਰਡਸ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਤੋਂ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਕਈ ਕਾਰਕ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਪਰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ - ਭਾਸ਼ਾ, ਸਪੀਕਰ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਮਨੋਦਸ਼ਾ, ਇਰਾਦਾ, ਭਾਵਨਾ, ਵਿਵਹਾਰ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਿੰਗ, ਆਡੀਓ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਮੌਖਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੈਰ-ਮੌਖਿਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੁੱਪ, ਸਾਹ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਵੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ, ਇਸ ਸੰਕਲਨ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ-ਪੁਆਇੰਟ, ਪੌਲੀਗੌਨ ਜਾਂ ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇਹ ਫ੍ਰੇਮ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹਰਕਤ, ਵਿਹਾਰ, ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰਾਹੀਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਵੀਡੀਓ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿ ਲੋਕਾਲਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਮੋਸ਼ਨ ਬਲਰ ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਟਿੱਪਣੀ
ਅੱਜ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਲੱਖਣ ਸਮਝ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ। ਹੁਣ, ਟੈਕਸਟ ਕਿਸੇ ਐਪ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਜ਼ਿਕਰ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਜਿਆਦਾਤਰ ਇਰਾਦਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਧੇ-ਅੱਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਟੈਕਸਟ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਰਥਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਕੰਸ਼ ਦੇ ਸੰਦਰਭ, ਹਰ ਸ਼ਬਦ, ਵਾਕ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਦੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਬਿਆਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਪੂਰਨ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ। ਵਿਅੰਗ, ਹਾਸੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਮੂਰਤ ਤੱਤ ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਅਣਜਾਣ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸ਼ੁੱਧ ਪੜਾਅ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਹਨ:
ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਵਸਤੂਆਂ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਕੀਫ੍ਰੇਜ਼ ਟੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟਸ ਵੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।
ਇਰਾਦਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ, ਜਾਂ ਬੁਕਿੰਗ ਤੋਂ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼, ਆਦਿ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ - ਵਾਕਾਂ ਜਾਂ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਵਿਚਾਰਾਂ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (ਖੇਡਾਂ, ਮਨੋਰੰਜਨ ਅਤੇ ਸਮਾਨ) ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਟੈਗ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਕਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ - ਜਿੱਥੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੋ ਪਹਿਲੂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਇਕਾਈ ਲਿੰਕਿੰਗ. ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਥਾਨਾਂ, ਲੋਕਾਂ, ਸਮਾਗਮਾਂ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਛਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕਾਈ ਲਿੰਕਿੰਗ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਟੈਗ ਵਾਕਾਂ, ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ, ਤੱਥਾਂ ਜਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਦੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਕਥਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ 3 ਮੁੱਖ ਕਦਮ
ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਸਟੇਜਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
The ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਹੈ. ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਤੋਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
The ਦੂਜਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਕੇਂਦਰੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਹ ਕਦਮ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ NER, ਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਤਾਬ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਸੀ।
ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੇ ਨਟ ਅਤੇ ਬੋਲਟ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਟੈਗ, ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤੀਜੇ ਅਤੇ ਆਖਰੀ ਪੜਾਅ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ, ਜੋ ਕਿ ਤੈਨਾਤੀ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਹੈ।
ਅਰਜ਼ੀ ਦੇ ਪੜਾਅ ਬਾਰੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਗੱਲ ਹੈ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਲੋੜ। ਇਹ ਉਹ ਪੜਾਅ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਇਹ HIPAA ਹੋਵੇ ਜਾਂ GDPR ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਥਾਨਕ ਜਾਂ ਸੰਘੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਪਲੇਅ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇ ਕੇ, ਇਹ ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਪਾਰਕ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਨਿਰਣਾਇਕ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਬਣਾ ਜਾਂ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਕੱਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਇਨੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੀ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ ਤੁਹਾਡੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕੀ ਹੈ? ਇਹ ਕਿਸ ਮਕਸਦ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ? ਖੈਰ, ਆਓ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰੀਏ.
ਹੋਰ ਸਾਧਨਾਂ ਵਾਂਗ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਦੇਖਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਟੂਲ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਹੈ। ਸਮਕਾਲੀ ਹੱਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ, ਫਿਲਟਰ, ਕਲੋਨ, ਅਭੇਦ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਇਨਪੁਟ ਪੂਰਾ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅੱਗੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਫਾਈਲਾਂ ਵਜੋਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕੋ।
ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਠੋਸ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ NLPs ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੋਂ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ, ਕਿਊਬੋਇਡਜ਼, ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ, ਕੋਰਫਰੈਂਸ ਹੱਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਰਤਣ ਲਈ ਵਿਕਲਪ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਅਣਗਿਣਤ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵੀ ਹਨ। ਇਹ AI ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਐਨੋਟੇਟਰ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ
ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਟਰੋਲ
ਕੁਆਲਿਟੀ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੋਲ ਆਊਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਐਨੋਟੇਟਰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਜਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਬੱਧ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪਛਾਣਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਿਛਲੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ
ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਰਜੀਹ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਜਾਂ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇਸ ਪੱਖੋਂ ਏਅਰਟਾਈਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਊਨਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।
ਵਰਕਫੋਰਸ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਸੌਂਪੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਹਿਯੋਗੀ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਸੰਭਵ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਵੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਸ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੰਨੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੈੱਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੱਥ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਵਿਭਿੰਨ ਲਾਭ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਖੋਜ ਕਰੀਏ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਹਨ।
ਵਧੇਰੇ ਇਮਰਸਿਵ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ
AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੰਤਮ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਸਾਦਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟਸ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੇ ਵਿਚਾਰ ਸਾਰੇ ਇੱਕੋ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਹੋਏ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਔਨਲਾਈਨ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਮਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਕਰੈਕੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸੋਚਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਿਸਟਮ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਨੁੱਖ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਅੱਜ, ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦੂਰ ਹਾਂ। ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਸਿਰੀ ਵਰਗੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨਾ ਸਿਰਫ ਚੁਸਤ ਬਣ ਗਏ ਹਨ, ਬਲਕਿ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਵੀ ਹਨ.
ਉਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੋਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨਗੇ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਹਨ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਹੋਣਗੇ।
ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ
ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਮੁੱਦਾ ਜੋ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਵਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਕਿ ਕੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵਪਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੀ ਹੈ। ਭਾਵ, ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਕੋਈ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਖਰੀਦਣਾ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਰੀਦਣ ਜਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ
ਪਹਿਲਾ ਤੱਤ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਾਲਾ ਟੀਚਾ।
- ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
- ਕੀ ਉਹ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?
- ਕੀ ਉਹ ਕੋਈ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਜਾਂ ਬੈਕਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?
- ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਵੈੱਬਸਾਈਟ, ਐਪ ਜਾਂ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਗੇ?
- ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਤੁਹਾਡੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਇਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ - ਜੋ ਕਿ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਗੇ।
AI ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ / ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ
AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਤੱਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਡੇਟਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਮੀਨੀ-ਸੱਚਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਕਿੱਥੋਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰ, ਸੰਚਾਲਨ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਖੋਜ, ਮਾਰਕੀਟ ਅਸਥਿਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੂਝ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ ਓਨਾ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਆਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਕਾਰਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ.
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਕੰਮ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਸੈੱਟ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆਉਂਦਾ ਮੁੱਲ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਗੇ।
ਬਜਟ
ਇੱਕ ਹੋਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਹਰ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਚਰਚਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਬਜਟ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਹੱਲ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾਲਣਾ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ
ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ-ਸੰਬੰਧੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ HIPAA ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਬਿਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ, ਯੂਰਪੀਅਨ ਜੀਡੀਪੀਆਰ ਵਰਗੇ ਕਾਨੂੰਨ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਸਖਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਚੌਕਸੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਜਨ ਸ਼ਕਤੀ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁਨਰਮੰਦ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਇੱਕ ਦਿਨ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਹੁਣ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮੈਨਪਾਵਰ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀ ਉਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਹਨ ਜਾਂ ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਜੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪ-ਸਕਿਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਬਜਟ ਹੈ?
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਖੇਤਰ - ਜਾਂ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਕ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਹੈ, ਦੁਬਾਰਾ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੀਟਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਉੱਥੇ ਸਹੀ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਤਮਕ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ।
ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਮਰਥਨ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੰਪਨੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਖਰਚੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਖੇ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਾਲ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੁਕੀ ਹੋਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਭਾਈਵਾਲ ਨੂੰ AWS ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬਲਾਕ, ਜਾਂ Amazon Web Services, ਜਾਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸੇਵਾ ਭਾਗ ਲੈਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਕੀਮਤ ਟੈਗ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਕਿਫਾਇਤੀ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਸਹੀ ਦਾਇਰੇ ਦਾ ਹੋਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਏਗਾ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲਾਗਤ ਉਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਹੋਵੇ ਜੋ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਫਰਮ ਲਈ ਵਾਜਬ ਜਾਂ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਫ੍ਰੀਵੇਅਰ ਵਿਕਲਪ
ਪੂਰੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਕੁਝ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਫ੍ਰੀਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੱਧ ਮੈਦਾਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਭ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ, ਪਰ ਵਪਾਰਕ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਵੀ ਬਚਦੀਆਂ ਹਨ।
ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ - ਇੰਜਨੀਅਰ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੋਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖੋਜ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ 24/7 ਆਸਾਨ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਮਿਲਣਗੇ - ਪਰ ਕੀਮਤ ਟੈਗ ਘੱਟ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਵੱਡਾ ਸਵਾਲ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕਦੋਂ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਉੱਚ-ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਕਦੋਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਖਰੀਦਣਾ ਹੈ - ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਸੋਚ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। "ਬਿਲਡ" ਵਿਕਲਪ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ AI/ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੱਚਾ AI/ML ਵਿਕਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਵੀਆਂ AI/ML ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨਾਲ "ਅਣਜਾਣ ਅਣਜਾਣ" ਦੀ ਗਿਣਤੀ "ਜਾਣਿਆ ਅਣਜਾਣ" ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ।
| ਬਣਾਓ | ਖਰੀਦੋ |
|---|---|
ਫ਼ਾਇਦੇ:
| ਫ਼ਾਇਦੇ:
|
ਨੁਕਸਾਨ:
| ਨੁਕਸਾਨ:
|
ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ:
- ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡਾਟੇ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ
- ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ
- ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
- ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
- ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਖਰਚਿਆਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
- ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਂ ਹੁਨਰਮੰਦ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਜਵਾਬ ਇਹਨਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਸਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਦਿਲਚਸਪ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਨਾਲੋਂ ਆਸਾਨ ਹਨ। ਤਾਂ ਕੋਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਭਰਪੂਰਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇਸ ਲਈ, ਸ਼ਾਮਲ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਾਰਕੀਟ ਅੱਜ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਹਰ ਇੱਕ ਸੰਦ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ. ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਾਹਰਮੁਖੀ ਰਸਤਾ ਵੀ ਲੈਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਆਓ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ
ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋੜ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇਕੱਲੇ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖਰੀਦ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਸੰਪੂਰਨ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅੱਜ ਦੇ ਟੂਲ ਅਨੁਭਵੀ ਹਨ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ (ਨੈੱਟਵਰਕ, ਸਥਾਨਕ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ), ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ (ਆਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, 3D ਅਤੇ ਹੋਰ) ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਮੇਜ਼ਬਾਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਟੂਲ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ
ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ?
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੈਗਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਕਈ ਡਿਗਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਹਿਮਤੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਿੱਥੇ ਐਨੋਟੇਟਰ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਉਪਾਅ ਤੁਰੰਤ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ? ਜਾਂ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਯੂਨੀਅਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਸੋਨੇ ਦੇ ਮਿਆਰ ਜਾਂ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹੋ?
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਏਗੀ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਤਮ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਲਾਗੂ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤੀ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨੂੰ ਵੀ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਦਸਤੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਚਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ 3% ਦਰਾਂ 'ਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਹਨ। ਇਹ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਹੈ.
ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੌਣ ਕਰੇਗਾ?
ਅਗਲਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਨੂੰਨੀਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਉਪਾਅ ਹਨ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਟੂਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਕੁ ਕੁਸ਼ਲ ਹਨ? ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਨਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਕਰਨ ਦਾ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ ਕੀ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਲਈ ਸਹੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਹਨ?
ਵਿਕਰੇਤਾ ਬਨਾਮ. ਸਾਥੀ ਬਹਿਸ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਟੀਮਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਤੁਹਾਡੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਸਹਿਭਾਗੀ ਓਨਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਕਾਰਕ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਰਾਦਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ, ਡੇਟਾ ਮੰਗਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋਣਾ, ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਰਗੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਸਾਥੀ ਨਾਲ ਹੱਥ ਮਿਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। . ਅਸੀਂ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਰੇਖਿਕ ਜਾਂ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਓਗੇ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਰਥਨ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ
ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਉਹ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਕੁਝ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ ਸਪੋਰਟ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ? ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਦੋਵੇਂ ਪਾਸੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਅਤੇ ਬਿੰਦੂ ਲੋਕ ਕੌਣ ਹੋਣਗੇ?
ਇੱਥੇ ਠੋਸ ਕਾਰਜ ਵੀ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਕੀ ਹੈ (ਜਾਂ ਹੋਵੇਗੀ) ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ, ਕੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ, ਜਾਂ ਨਹੀਂ? ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਵਜੋਂ ਕੌਣ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਠੇਕੇਦਾਰਾਂ ਵਜੋਂ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੇਗਾ?
ਮੁੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿਉਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ?
ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਬਹੁਤ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਝ ਆਮ ਲੋਕ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੁਝ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਜਾਂ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵੌਇਸ ਰਿਸਪਾਂਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕੋ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਰੋਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਇਕਾਈ ਮਨੁੱਖ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਰਿਸ਼ਤੇ ਉੱਨੇ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ "ਖੋਜ-ਅਧਾਰਿਤ" AI ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿੱਥੇ ਹੋਰ ਵਧੇਰੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਤਮਕ ਹਨ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਇਸ ਡੇਟਾ-ਇਨਟੈਂਸਿਵ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਲੰਬਕਾਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿੱਤ, ਪ੍ਰਾਹੁਣਚਾਰੀ, ਨਿਰਮਾਣ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਰਿਟੇਲ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗ ਵੀ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੇ।
ਹੋਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਖਾਸ ਹਨ। ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਜੋਂ ਲਓ। ਉਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਪ੍ਰਤੀ ਨਫ਼ਰਤ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ।
ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਉੱਤਮ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਦੀ ਉਪਰੋਕਤ ਚਰਚਾ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸਾ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ, ਸ਼ੈਪ ਟੀਮ ਨੇ 6,000 ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਡੀਓ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ, ਸਾਰੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ (PHI) ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਪੀਚ ਮਾਨਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ HIPAA- ਅਨੁਕੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ।
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਆਡੀਓ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਾਰਟੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, NER ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਦੋਹਰਾ ਟੀਚਾ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜੋ ਅਸੀਂ 3,000-ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 14 ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ 27 ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਹੋਇਆ, ਤਾਂ ਜੋ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਸਹੀ ਕੁਰਸੀ 'ਤੇ ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ. ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਇਨਪੁਟ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਗਠਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਿਆਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅੰਤਰ ਨਾਲ ਹਰਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ।
ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬੋਟ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੁਬਾਰਾ, ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਪਛਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪਾਰਟੀਆਂ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨਾ.
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਸ਼ੈਪ ਨੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਉਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਅਸੀਂ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਰੋਤ ਸੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਕਰੇਤਾ ਬਾਰੇ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ, ਤਾਂ ਅੱਗੇ ਨਾ ਦੇਖੋ।
ਅਸੀਂ, ਸ਼ੈਪ ਵਿਖੇ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਖੇਤਰ ਦੇ ਮਾਹਰ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਈ ਹੋਰ ਨਹੀਂ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਆਦਰਸ਼ ਭਾਈਵਾਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਂ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ, ਗੁਪਤਤਾ, ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਵਰਗੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚ ਉਸ ਅਨੁਭਵੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ।
ਅਾੳੁ ਗੱਲ ਕਰੀੲੇ
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (FAQ)
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਟੈਕਸਟੁਅਲ, ਚਿੱਤਰ, ਸਕੈਨ ਆਦਿ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ (ਨਿਗਰਾਨੀ ਜਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਦੋਵੇਂ), ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਮੀਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਣਥੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਸਾਰੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ): ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, QA ਆਦਿ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ) ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਟੂਲ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਕਲਾਊਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ) ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਟੂਲ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਕਲਾਊਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ) ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ ਫਰੇਮ-ਦਰ-ਫ੍ਰੇਮ ਮੂਵਿੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੂਲ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਕਲਾਊਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ) ਜੋ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਅਖਬਾਰਾਂ, ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਨੁਸਖੇ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, ਬੈਲੇਂਸ ਸ਼ੀਟਾਂ ਆਦਿ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਟੈਗਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਬਿੰਗ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।